共查询到16条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
2.
单幅高分辨率SAR图像建筑物三维模型重构 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种利用高分辨率SAR图像进行建筑物提取和三维重构的方法.首先,分析了高分辨率SAR图像建筑物产生的电磁散射的类型,给出了不同类型散射区域的后向散射计算方法,并在此基础上给出了一种利用建筑物三维CAD模型进行SAR建筑物特征区域图像仿真的方法;其次,给出了利用建筑物的二次散射结构确定建筑物底部轮廓位置和方向的方法,并提出了一种基于分布密度函数差异的仿真图像迭代匹配方法,进行建筑物高度的反演.仿真SAR图像后向散射系数用来划分建筑物不同的散射区域,通过计算特征区域之间的分布密度函数差异,以取得最大匹配度值的仿真图像对应的检验高度作为建筑物的反演高度;最后,选用了两幅不同屋顶类型的实际机载高分辨率SAR图像进行建筑物提取和三维重构实验,试验结果较为理想,验证了所提方法的可行性和有效性. 相似文献
3.
4.
5.
6.
SAR图像滤波的迭代方法 总被引:3,自引:3,他引:3
对合成孔径雷达图像迭代滤波处理的效果及其问题进行了分析,并结合统计滤波方法和小波分析方法,提出了一种基于细节补偿的MAP(BDC MAP)迭代滤波算法。实验结果表明,新的迭代滤波算法较好地解决了去噪和细节保留之间的矛盾,而且算法稳定,收敛很好。 相似文献
7.
景象匹配制导作为复合制导中的一种重要制导方式,其要求匹配算法在保证匹配时间短的同时具有较高的匹配精度。针对这一问题,提出了一种归一化互相关与改进的部分 Hausdorff距离复合的景象匹配算法。为了降低匹配时间,该算法选取图像边缘为特征空间,采用小波变换将原始图像分解为一系列维数较小的子图像,进而在子图像上逐层进行匹配;同时为了提高匹配精度,在子图像上采用归一化互相关算法进行粗匹配,然后在原图上粗匹配点的邻域内利用改进的部分 Hausdorff距离完成精匹配,获得精确的匹配位置。仿真结果表明,与传统算法相比,该算法具有较短的匹配时间与较高的匹配精度。 相似文献
8.
9.
单幅图像去雾是一个病态反问题。为了解决这个问题,对于大气光强度和介质传输率的估计已进行了大量研究。本文从新的角度提出一种简单但有效的基于区间估计的单幅图像快速去雾方法。该方法从大气散射模型出发,首先,通过对大气光强度和介质传输率取值范围的讨论,减小区间估计的范围。其次,通过快速联合双边滤波和中值滤波对介质传输率进行边缘优化,并利用大气光强度与暗通道差值绝对值大小对介质传输率中明亮区域进行判断和修正。最后,通过色调调整对复原图像进行整体优化。实验结果表明,与几种典型的图像去雾方法比较,本文方法明显提高了算法运算速度,并获得了较好的复原效果。 相似文献
10.
利用小波域隐Markov模型能够有效地改善合成孔径雷达(SAR)图像信息提取的效果,而乘性斑点噪声影响下的隐状态的估计是其中的关键问题,目前该问题还没有得到有效地解决.借用信息论领域中的Turbo迭代译码原理,针对SAR图像信号,提出一种新的隐状态的Turbo迭代估计方法.该方法在两个不相关的子空间上分别采用不同的约束条件对隐状态进行轮流地估计,并将其后验概率作为一种外信息进行交换.实验结果证明该方法具有优良的估计结果,并且收敛速度较快. 相似文献
11.
提出了一种新的完整地利用高分辨率光学图像和SAR图像进行城市矩形建筑物检测和高度估计的方法.该方法充分利用了两种数据的互补性,由三个顺序执行的步骤组成: 首先对两种数据分别进行建筑物检测,然后基于一种整合的准则对两种图像进行配准,最后利用一种“假设生成-仿真-匹配”的方法对建筑物高度进行估计.该方法对部分遮掩的建筑物也能取得好的效果.对两个不同场景的测试验证了该方法的有效性. 相似文献
12.
为更准确地描述高分辨极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像的尖峰和长拖尾等统计分布特性, 提出了基于Fisher分布的极化图像多变量乘积模型, 并研究了其参数估计方法.首先给出了柯西分布相干斑噪声等效纹理分量的概率密度函数及其低阶矩特征;然后利用散射因子服从F分布的等效纹理变量与高斯散斑变量相乘形成的多变量乘积统计模型, 得到了Fisher分布模型的概率密度函数, 并推导了其多视协方差矩阵的概率密度函数和矩阵行列式值的低阶矩特征;最后提出了基于矩阵行列式值的矩估计和基于Mellin变换的对数累积量估计等两种参数估计方法, 并进行了对比, 同时通过仿真数据和实测数据验证了理论模型和新参数估计方法的有效性.这为高分辨极化SAR图像建模、目标检测和识别等领域的理论研究和工程实现提供了新途径. 相似文献
13.
合成孔径雷达目标识别是目前世界上模式识别领域的重点研究课题之一,大体可分为两个部分的识别过程,即对目标姿态角的识别和对目标类型的识别。本文首先介绍了对SAR图像的增强算法,然后通过对基于模板与基于模型的识别方法的比较,将基于Radon变换的目标姿态角识别方法与基于gamma模型的SAR目标类型识别算法相结合,从而提出一种SAR目标识别的综合方法。利用MSTAR数据库数据进行仿真试验,取得了良好的效果。 相似文献
14.
图像的熵和多尺度熵仅考虑像素灰度分布而无视像素在空域分布的情况,基于此的图像匹配容易受噪声的影响而导致误配。为解决此问题,给出了一种空域分布多尺度信息熵(SDMSE),将图像像素在空域的分布与灰度空间分布结合起来,对不同的行或列求多尺度信息熵。在合成孔径雷达(SAR)图像匹配时,对输入图像和基准子图(基准图中和输入图尺寸一样的子图)求SDMSE矩阵,并通过求两矩阵的相似性来度量匹配程度,相似性最大的位置对应匹配点。仿真结果表明,所提匹配算法相比基于熵和多尺度熵的SAR匹配算法有更优异的噪声适应性,匹配误差更小,但计算耗时较多。在如何减少计算时间方面也做了尝试,实验表明尺度个数减少可以大幅减少计算时间而抗噪声性能并没有明显降低。 相似文献
15.
16.
近年溢油事故频发,海洋污染日益严重。利用合成孔径雷达(SAR)卫星可以有效跟踪由海上溢油事故导致的油膜扩展情况。利用最大冗余最小相关-支持向量机(mRMR_SVM)算法进行SAR图像溢油识别,为溢油事故决策支持提供重要前提。首先采用mRMR提取最优特征向量集,对输入值进行降维; 然后采用SVM算法解决油膜图像分类问题,同时选择径向基函数(RBF)为核函数;使用训练集训练该模型,调整模型参数;以测试集特征向量作为输入,利用训练好的模型进行溢油识别。实验结果表明,mRMR_SVM模型对SAR图像的油膜和类油膜识别有效,准确率为96.875%. 相似文献